Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 98,067 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
適切なアーキテクチャ、監視、運用とともに RAG システムを本番環境にデプロイする。RAG の本番デプロイ、検索システムのスケーリング、RAG 監視の実装、エンタープライズ RAG インフラの構築を行うときにこのスキルを使用する。起動条件:production RAG、RAG deployment、enterprise RAG、RAG architecture、RAG monitoring、RAG scaling、RAG infrastructure、RAG ops。
[inference.sh](https://inference.sh) を介して、安全なサンドボックス環境で Python コードを実行します。NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、BeautifulSoup、Selenium、Playwright、MoviePy、Pillow、OpenCV、trimesh など、100 以上のライブラリがプリインストールされています。用途:データ処理、ウェブスクレイピング、画像加工、動画作成、3D モデル処理、PDF 生成、API 呼び出し、自動化スクリプト。トリガー:python、execute code、run script、web scraping、data analysis、image processing、video editing、3D models、automation、pandas、matplotlib
クロスプラットフォームのカーネルリバースエンジニアリング:Windows ドライバー(.sys/IRP/SSDT)、Linux カーネルモジュール(.ko/ET_REL/LKM/rootkit)、macOS KEXT と System Extension/DriverKit、Android GKI/vendor module、seL4(capability システム)、Fuchsia/Zircon(handle モデル + DFv2 ユーザーモードドライバーフレームワーク)、FreeBSD(linker sets/SYSINIT/KLD)、illumos/Solaris(DDI/DKI、dev_ops/cb_ops)、OpenBSD(KARL/autoconf/pledge)、NetBSD(必要時のモジュール自動ロード)、Genode(コンポーネントツリー/session/quota)、MINIX 3(RS の自己回復/grants/live update)、Plan 9(ネームスペース/9P)、HelenOS(fibril/DDF)、Redox(scheme)、Haiku(device_node/必要時の検出)、z/OS(TCB·SRB/cross-memory)、IBM i(単一レベルストレージ)、OpenVMS(AST)、Unikraft·MirageOS(unikernel)、HIC(同一特権レベルで MMU 分離されたドライバーモデル / capability / 物理サンドボックス / 自己記述型モジュール / エントリーページ IPC)。トリガー語:カーネル、ドライバー、.sys、.ko、LKM、kext、dext、rootkit、カーネルモジュール、IRP、GKI、カーネル拡張、seL4、capability、CSpace、CNode、capDL、CAmkES、MCS、Fuchsia、Zircon、handle、DFv2、driver host、FIDL、FreeBSD、KLD、SYSINIT、linker set、illumos、Solaris、DDI、dev_ops、cb_ops、OpenBSD、KARL、autoconf、pledge、unveil、NetBSD、kmod、GENODE、session、quota、MINIX、RS、grant、9P、Plan 9、namespace、HelenOS、fibril、DDF、Redox、scheme、Haiku、device_node、z/OS、TCB、SRB、cross-memory、IBM i、single-level storage、OpenVMS、AST、$QIO、unikernel、Unikraft、MirageOS。English triggers: kernel module, driver reversing, LKM, kext, rootkit, GKI, seL4, capability system, capDL, Fuchsia, Zircon, handle, driver framework, FIDL, FreeBSD, KLD, SYSINIT, linker set, illumos, Solaris, DDI, dev_ops, cb_ops, OpenBSD, KARL, autoconf, pledge, NetBSD, kmod, Genode, session, quota, MINIX, reincarnation server, grant, 9P, Plan 9, namespace, HelenOS, fibril, DDF, Redox, scheme, Haiku, device node, z/OS, TCB, SRB, cross-memory, IBM i, single-level storage, OpenVMS, AST, QIO, unikernel, Unikraft, MirageOS。
Vercel Engineering による React と Next.js のパフォーマンス最適化ガイドです。最適なパフォーマンスパターンを確保するため、React/Next.js コードの作成、レビュー、リファクタリング時に使用します。React コンポーネント、Next.js ページ、データ取得、バンドル最適化、パフォーマンス改善に関するタスクで起動します。コンポーネント API のアーキテクチャやコンポジションパターンには使用せず、react-composition-patterns を使用してください。
YAGNI/KISS/DRY 原則に基づく技術調査の方法論。フェーズ:スコープ定義、情報収集、分析、統合、推奨。ケイパビリティ:技術評価、アーキテクチャ分析、ベストプラクティス調査、トレードオフ評価、ソリューション設計。アクション:技術ソリューションの調査、分析、評価、比較、推奨。キーワード:調査、技術評価、ベストプラクティス、アーキテクチャ分析、トレードオフ、スケーラビリティ、セキュリティ、保守性、YAGNI、KISS、DRY、技術分析、ソリューション設計、競合分析、実現可能性調査。使用時:技術を調査するとき、アーキテクチャを評価するとき、ベストプラクティスを分析するとき、ソリューションを比較するとき、技術的トレードオフを評価するとき、スケーラブルで安全なシステムを計画するとき。
RHIDP、RHDHPLAN、RHDHBUGS、RHDHSUPP で優れた RHDH Jira の作業を書くための技法を提供する。Feature、Epic、Story、Task、Bug の説明テンプレートと記入例、スコープ、サイズ、受け入れ基準、Epic の独立性をストレステストする RHDH チャレンジマトリクス、T シャツとフィボナッチのサイズスケール、キーワードによる重複検出、Feature を Epic に、Epic を Story に分割するためのトランサーバレットのルールを扱う。RHIDP-1234 のような問題のテキストと形を起草または評価するときに使用 — これはどのくらい大きいか、この AC はテスト可能か、これは 1 つの Epic か 3 つか、これは既に存在するか。文章表現と見積もりの技法のみであり、Jira コマンドは実行しない。
RHDH Jira で新しい作業を起票し、それがどの種類の作業かを判断する — RHDHPLAN の Feature または Feature Request、RHIDP の Epic、Story、Task、Spike、Vulnerability、RHDHBUGS の Bug、RHDHSUPP のサポート会話 — その後、ヒアリングして下書きし、適切なフィールドと親リンクを付けて作成する。"file a ticket"、"create a feature"、"open an epic for this"、"raise a bug"、"log a spike"、"we should track this in Jira" といった用途や、RHDHSUPP のサポートケースを RHDHBUGS の不具合や RHDHPLAN の機能リクエストに変える場合に使用。問題タイプの選択はこのスキルの役割であり、呼び出し元の役割ではない。RHIDP-1234 のように既に存在する問題の編集やトランジションは作成ではない。
Sentry releases とデプロイ追跡を設定します。イベントにバージョンと環境のタグを付け、CI でコミット情報を含む release を作成し、疑わしいコミットとコードマッピングを連携します。これにより、問題がどの release で発生したか、原因のコミット、release の健全性を Sentry で確認できます。releases の設定、デプロイ追跡、変更内容の確認を求められた場合や、問題に unknown release または suspect commit が表示されない場合に使用します。
既存のフロントエンドアプリを SGDS Web コンポーネントに移行するための完全なワークフロー。ユーザーが別の UI ライブラリ(MUI、Chakra UI、shadcn/ui、Ant Design、Vuetify、Angular Material、Bootstrap など)から SGDS に移行したい、または既存プロジェクトで SGDS を使い始める方法を尋ねた場合にこのスキルを使用する。4 つのフェーズを扱う:(1) 現在のフロントエンド技術スタックを調査、(2) フォント、基盤 CSS、ユーティリティを含めて SGDS をインストールして設定、(3) テストを移行(パス A:Vitest + Playwright、またはパス B:既存の Jest/RTL を修正)、(4) 古いスタイリングシステムを SGDS v3 ユーティリティに置き換え、さらに移行後の検証チェックリスト。React を完全にサポート。
プロジェクトのロードマップとステータス ダッシュボードを更新して表示する。アーティファクト グラフ(象限チャート、Eisenhower 表、Gantt タイムライン、依存関係グラフ)から ROADMAP.md を再生成し、存在しない場合は作成して、レビュー用に開く。プロジェクトのステータス ダッシュボードとしても機能し、進行中の epic、進捗、実行可能な次のステップ、ブロックされている項目、推奨事項を表示する。ユーザーが 'roadmap'、'show roadmap'、'refresh roadmap'、'status'、'dashboard'、'what's next'、'overview'、'where are we'、'what should I work on'、'show me priorities'、'priority matrix'、'what does the roadmap look like' と言うときに使用する。また、ROADMAP.md を消費する前に最新であることを確認する必要があるスキルでも使用する。
Flutter アプリで幅広い 2D グラフ種別に対応する Syncfusion Flutter Cartesian Charts(SfCartesianChart)を実装する。折れ線、縦棒、横棒、面、スプライン、散布図、バブル、ファイナンシャル、積み上げ、ヒストグラムの各グラフを扱う場合に使用する。このスキルは軸の種類(NumericAxis、CategoryAxis、DateTimeAxis)、ズームとパン、ツールチップ、トラックボール、凡例、注釈、テクニカル指標、トレンドライン、グラフのエクスポートを扱う。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。
